Введение в Машинное обучение для Java-разработчиков

1) Задачи ML. Парадигма MapReduce
2) Hadoop и MapReduce
3) MapReduce - продолжение
4) Spark
5) Spark(часть 2)
6) Scala
7) Spark(часть 3)
8) Spark(часть 4)
9) Spark MLlib

https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9puUZUQteMAaeD-t3Jt1TTZ

#video #ai

Машинное обучение. МФТИ.

Лекция 1. Временные ряды: введение.
Лекция 2. Экспоненциальное сглаживание
Лекция 3. ARMA/ARIMA.
Доп. главы-4. Композиции алгоритмов,Иерархическое прогнозирование, Нейронные сети
Доп. главы. Лекция 5. Методы обучения ранжированию.
Доп. главы. Лекция 7. Тематическое моделирование
Доп.главы. Лекция 8. RL. Введение. Эволюционные алгоритмы
Доп. главы. Лекция 9. RL. Temporal Difference
Доп. главы. Лекция 10. Approximate reinforcement learning

https://www.youtube.com/playlist?list=PLys0IdlMg6XdbNrNRwBwiOxmZszzokZ9s

#video #ai

Нейронные сети на Python.

Нейронные сети: краткая история триумфа
1: Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей
2: Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR
3: Back propagation - алгоритм обучения по методу обратного распространения
4: Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки
5: Переобучение - что это и как этого избежать, критерии останова обучения
6: Функции активации, критерии качества работы НС
7: Keras - установка и первое знакомство

https://www.youtube.com/playlist?list=PLA0M1Bcd0w8yv0XGiF1wjerjSZVSrYbjh

#video #ai

Курс «Машинное обучение»

Байесовская классификация.
Кластеризация и частичное обучение.
Нейронные сети и градиентные методы.
Нейронные сети глубокого обучения.
Линейные композиции, бустинг.
Композиции классификаторов, часть 2.
Обучение ранжированию.
Рекомендательные системы.
Тематическое моделирование.
Обучение с подкреплением.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5krxc4HsHbB8g8f0hu7973fK

#video #ai

Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение

1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет
2 - Основы обработки изображений
3 - Особые точки. Сопоставление изображений
4 - Введение в машинное обучение
5 - Классификация изображений
6 - Свёрточные нейросети. Часть 1
7 - Свёрточные нейросети. Часть 2
8 - Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц

https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jUpJDrDA3j3Tad9MA_4Px

#video #ai

Курс по нейронным сетям и глубокому обучению

1. Что такое нейронные сети и глубокое обучение
2. Базовая математика нейронных сетей
3. Анатомия нейронной сети
4. Основы машинного обучения
5. Сверточные нейронные сети
6. Рекуррентные нейронные сети
7. Генеративное глубокое обучение
8. AI Data Scientist

https://www.youtube.com/playlist?list=PLnp9m9snUe9JhmslpDg9xIiH0a7XD3zUp

#video #ai

Курс по нейронным сетям и глубокому обучению

1. Что такое нейронные сети и глубокое обучение
2. Базовая математика нейронных сетей
3. Анатомия нейронной сети
4. Основы машинного обучения
5. Сверточные нейронные сети
6. Рекуррентные нейронные сети
7. Генеративное глубокое обучение
AI Data Scientist

https://www.youtube.com/playlist?list=PLnp9m9snUe9JhmslpDg9xIiH0a7XD3zUp

#video #ai

Нейронный сети

1. Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.
2. Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля
3. Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки.
4. Sentiment analysis русскоязычных твитов при помощи TensorFlow.
5. Распределенное обучение нейронных сетей с MXNet.
FastAi: Урок 0. Создаем ноутбук на Google Cloud AI Platform
FastAi: Урок 1. Тренируем нейронку для классификации пород собак и кошек.
FastAi: Урок 2. Разбираемся что такое потери.
FastAi: Урок 3. Обучаем наш собственный классификатор изображений.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLsQAG1V_t58AmRRhu-UUKvDSy-gY3Vmdh

#video #ai

Нейронные сети. Просто

Нейронные сети. 1. Введение
Нейронные сети. 2. Немного биологии
Нейронные сети. 3. В целом об искусственной нейронной сети
Нейронные сети. 4. Искусственный нейрон
Нейронные сети. 5. Структура нейронной сети
Нейронные сети. 6. Нюансы работы нейронной сети
Нейронные сети. 7. Обучение сети
Нейронные сети. 8. Технология обучения сети. Часть 1
Нейронные сети. 9. Технология обучения сети. Часть 2
Нейронные сети. 10. Работа одного нейрона

https://www.youtube.com/playlist?list=PLDywto_IU4_4nP7LUZRzQ5QKoglE-WBtT

#video #ai

Спецкурс "Введение в компьютерное зрение и глубокое обучение"

1 - Введение в предмет. История. Свет и цвет
2 - Основы обработки изображений
3 - Особые точки. Сопоставление изображений
4 - Введение в машинное обучение
5 - Классификация изображений
6 - Свёрточные нейросети. Часть 1
7 - Свёрточные нейросети. Часть 2
8 - Свёрточные нейросети. Часть 3. Базовые архитектуры и применения для распознавания лиц

https://www.youtube.com/playlist?list=PLDCK7Cej1W40jUpJDrDA3j3Tad9MA_4Px

#video #ai

Машинное обучение. МФТИ.

1. Временные ряды: введение.
2. Экспоненциальное сглаживание
3. ARMA/ARIMA.
4. Композиции алгоритмов,Иерархическое прогнозирование, Нейронные сети
5. Методы обучения ранжированию.
7. Тематическое моделирование
8. RL. Введение. Эволюционные алгоритмы
9. RL. Temporal Difference
10. Approximate reinforcement learning

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=wr8waGBJkFs&list=PLys0IdlMg6XdbNrNRwBwiOxmZszzokZ9s

Нейронные сети

1. «Вводное»
2. «Линейный классификатор»
3. «Классический Machine Learning»
4. «Feature engineering»
5. «Нейронная сеть»
6. «Сверточные сети - CNN»
7. «Обучение»
8. «Рекуррентные сети»
9. «Архитектуры CNN: Resnet»

#video ##neural #ai

https://www.youtube.com/watch?v=6k5B--6org8&list=PLpIXia0UeJFVo3RwW8YTwW_TtSlcFAJmx&ab_channel=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%9C%D0%93%D0%A3

Deep Learning (продвинутый поток)

1. Лекция. Решающие деревья
2. Лекция. Композиции алгоритмов
3. Лекция. Градиентный бустинг
4. Ответы на вопросы 1 часть курса #1
5. Лекция. Регуляризация в линейной регрессии
6. Лекция. Логистическая регрессия
7. Лекция. Градиентный спуск в линейных алгоритмах
8. Лекция. Генеративные модели, автоэнкодеры
9. Семинар. Автоэнкодеры
10. Семинар. VAE

#video #ai

https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Ks75aof3Th84kETSlJq_ja-xqLtWov1

Машинное обучение для решения прикладных задач

1. Вводная лекция
2. Метрические методы классификации
Практическое занятие к лекции №2
3. Линейные модели классификации
4. Задача регрессии
Практическое занятие к лекциям № 3 и 4
5. Решающие деревья
6. Ансамблевые алгоритмы
7. Метрики качества классификации
8. Снижение размерности данных

#video #ai

https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNAri43suoDrZBVrUsqDIonL

Курс «Машинное обучение 1»

1. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1
2. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 2
3. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 3
4. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4
5. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5
6. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 6
7. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 7
8. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 8
9. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 9
10. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 10

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=QVs8QjuAN74&list=PLEqoHzpnmTfChItexxg2ZfxCsm-8QPsdS

Глубокое обучение, первая часть

1. Вводная лекция (часть 1)
2. Вводная лекция (часть 2)
3. Нейронные сети (часть 1)
4. Нейронные сети (часть 2)
5. Борьба с переобучением в нейронных сетях (часть 1)
6. Борьба с переобучением в нейронных сетях (часть 2)
7. Свёрточные нейронные сети
8. Архитектуры свёрточных нейронных сетей, часть 1 – чемпионы ImageNet и их «родственники»
9. Архитектуры свёрточных нейронных сетей, часть 2 – другие архитектуры

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=7eQJ2WiKTIA&list=PLaRUeIuewv8BYOrm6HBgJKbGUD-jcBQpW&ab_channel=AlexanderD%27yakonov

Нейронные сети и их применение в научных исследованиях

1. Новая суперспособность науки
2. Как учить машины
3. Линейные модели
4. Сверточные сети
5. Рекуррентные сети
6. Трансформеры (часть 1)
7. Трансформеры (часть 2)
8. Генеративные модели
9. Обучение с подкреплением
10. Нейрорендеринг

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=uNbUBqkeXoc&list=PLpIXia0UeJFV3MIGparopqRK5sGvaeZmc

Курс «Машинное обучение 1»

1. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1
2. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 2
3. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 3
4. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4
5. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5
6. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 6
7. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 7
8. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 8
9. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 9
10. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 10

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=QVs8QjuAN74&list=PLEqoHzpnmTfChItexxg2ZfxCsm-8QPsdS

Нейронные сети

1. «Вводное»
2. «Линейный классификатор»
3. «Классический Machine Learning»
4. «Feature engineering»
5. «Нейронная сеть»
6. «Сверточные сети - CNN»
7. «Обучение»
8. «Рекуррентные сети»
9. «Архитектуры CNN: Resnet»

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=rMUnKRSp_YQ&list=PLpIXia0UeJFUTsqfB6zJA1f4mvRbsdHGo&ab_channel=MSU_AI

Курс «Машинное обучение 1»

1. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 1
2. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 2
3. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 3
4. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 4
5. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 5
6. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 6
7. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 7
8. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 8
9. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 9
10. Курс «Машинное обучение 1». Лекция 10

#video #ai

https://www.youtube.com/watch?v=QVs8QjuAN74&list=PLEqoHzpnmTfChItexxg2ZfxCsm-8QPsdS